基于提升小波變換的極光分類算法
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標(biāo)簽：小波變換(29560)分類算法(9912)
本文提出了一種新的基于自適應(yīng)提升小波變換的雙尺度算法、改進(jìn)的局部二值模式和模糊近鄰分類相結(jié)合的極光分類算法。該算法在極光圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)之上，先是利用自適應(yīng)提升的小波變換將原始的極光圖像分為幾個子圖像，然后再對各個子圖像進(jìn)行變尺度的高斯濾波。用局部二值模式進(jìn)行對子圖像進(jìn)行特征的提取，最后用模糊的近鄰分類算法對其進(jìn)行分類。仿真實驗證明，首先本文算法的分類效率高于其他極光分類算法，其次就是本文算法對普通的噪聲，例如高斯噪聲和椒鹽噪聲，都有較好的魯棒性。
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